基于整数编码遗传算法的树状灌溉管网优化设计方法

针对树状管网布置中较多依赖设计人员经验的特点,提出了一种基于整数编码遗传算法的树状管网两级优化方法.第一级优化是根据树状管网单点供水的原则,建立了融合工程设计经验的树状管网优化布置整数编码遗传算法模型,克服了传统二进制编码方法易产生不可行解的问题,可快速寻找出一组符合工程实际情况的管网布置方案.第二级优化在确定管网布置方案组的基础上采用整数编码的遗传算法,以投资最小为目标,建立了管径优化模型与算法.编制了灌溉管网两级优化设计Matlab程序,进行了工程实例验证.与单亲遗传算法(SPGA)和管网布置经验设计方法进行了比较,表明本文提出的基于整数编码的管网优化设计方法可方便地将设计经验融合到优化计算过程中.能降低管网优化设汁的复杂性和求解难度,快速有效求解符合工程实际的管网优化方案.     

基于列队竞争算法的变权值树状管网优化布置

根据树状输配水管网的特点,提出一种简化的灌溉输配水管网优化布置模型及求解方法。该模型的目标函数仅有各个管段的长度和流量,既考虑了流量的变化,实现变权值的管网优化布置,又摒除了管材的价格、规格型号等因素的影响,使得优化计算更简便。用列队竞争算法对该模型进行求解,首先用图论的有关理论建立管网系统的连接矩阵、流量向量等,并根据邻接矩阵表示的树图的特点设计了相应的适应度函数、编码方法和变异算子。通过算例表明该算法能够获得费用最小的布置方案,与单亲遗传算法和模拟退火遗传算法相比,该方法模型简单,控制参数少,收敛速度快,有较高的搜索效率和稳定性。     

树状灌溉管网两级遗传优化设计

针对树状管网布置依赖设计人员经验的特点，提出了一种基于整数编码遗传算法的树状管网两级优化方法：第一级优化根据树状管网单点供水的原则，避免了最优生成树方法的复杂性，将设计人员的经验有机融合到设计过程中，寻找出一组符合工程情况的管网布置形式；第二级优化在第一级优化的基础上采用整数编码的遗传算法，以投资最小为目标函数，计算出最优管径组合。该方法采用MATLAB6．5编程，可得出较优的布置方案。     

复杂地形条件下重力流管道输水管网设计研究进展

山区、丘陵区地形复杂高差大,管道输水布置根据供水点分布一般为树状管网.本文通过分析国内外对树状管网布置进行优化研究,优化方法主要是遗传算法和图论理论,所不同的是优化方法的求解过程.马孝义等综合了设计人员的实践经验,利用整数编码对优化问题的求解得到了较好的效果.周荣敏等利用单亲遗传算法可以在较短的时间内提供一批接近工程实际需要且管网投资最小的布置方案,为方案评价和决策提供了可靠依据;分析了各种管材的优缺点,为山区、丘陵地区的输水工程设计提供参考;分析国内外对树状管网经济管径的研究,利用经济手段计算经济管径,避开了选择经验流速的困难,取得了较好的效果.张奎、张志刚等方法简单可行,能够满足设计要求精度,较采用经济流速的方法设计管径更加合理.     

基于模拟退火遗传算法的自压树状管网优化

将遗传算法全局优化和模拟退火的良好局部搜索能力有机结合,构造出一种退火遗传算法用于自压树状管网的优化设计方法。假定管网中每一管段最多只能由两种管径的管道组成,建立了以管网造价为目标函数,以管长、标准管径为决策变量的自压树状管网优化数学模型。采用基于不可行度的退火算法处理约束条件,应用遗传算法进行优化计算。仿真实例结果表明,该模型与算法在求解自压树状管网优化问题上,具有良好的优化性能和求解效率。     

基于模拟退火遗传算法的自压微灌干管管网优化

为解决常规树状管网优化算法的不足,在规定管网中每一管段只能由一种管径管道组成的基础上,提出了一种以管网造价最低为目标函数、节点压力为约束条件、标准管径为决策变量的自压微灌干管管网优化数学模型。采用模拟退火罚函数方法处理约束条件,构造出适应度函数,将遗传算法全局优化和模拟退火的良好局部搜索能力有机结合,构造出一种退火遗传算法用于自压树状管网的优化设计。仿真结果表明,利用该模型与算法来求解自压微灌干管管网的优化问题具有良好的优化性能和求解效率。     

低压管道输水灌溉管网优化设计

管网优化包括布置方案优化和管径优化。过去管网优化一般人为选定布置方案后只进行管径优化,但是,不同类型管网(树状管网或环状管网)只优化管径并不能说明布置方案优化,还必须做年费用比较,年费用最小的布置方案才是最优布置方案。本管网优化设计采取同类型管网推求单位长度管道基建投资函数和能耗函数,求其公共解方法求解优化管径,再做不同类型管网年费用比较,选取优化布置方案,实现了管径、布置方案双向优化。     

基于整数编码粒子群算法的树状供水管网优化

以管网年费用折算值为目标函数,以管网布置形式及管径为优化参数,建立了树状供水管网的优化设计模型.利用基于整数编码的粒子群算法对这一模型进行了求解,该方法以某一管网连接状态及各管段管径作为粒子群个体,采用整数编码,通过不断地更新粒子的位置来搜索最优的管网结构及管径值,实现了对管网布置形式及管径的同时优化.优化过程中,对进化过程中产生的不可行解进行处理,提高了优化效率.实例表明,将粒子群算法应用于树状管网优化设计中可以获得更好的优化结果和效率.     

基于EM算法的树状注水管网优化设计

针对油田系统中的树状注水管网的拓扑优化问题,以最小管网造价为目标函数,以站、间、井的隶属关系惟一性及服务能力等为约束条件,建立优化数学模型。尝试利用一种新型优化算法——类电磁机制算法对模型进行求解,该方法以站、间的空间位置作为带电粒子,在若干带电粒子形成的电场中,粒子受力移动以更新管网的拓扑结构及站、间规模,实现对管网造价的优化。运用实例进行优化验证,优化后的管网造价与原管网的布局造价相比降低了15.28%,充分表明了EM算法在油田树状注水管网拓扑优化方面的有效性。     

基于遗传算法的农村供水管网优化设计

农村饮水安全工程的供水管网优化设计,对于节约工程投资、提高工程社会效益具有重要意义。为了对供水管网进行管径优化,从经济性和可靠性出发,以投资成本最低为目标函数,以水力学指标为约束条件,建立管网优化数学模型。运用遗传算法进行模型求解,针对供水管网优化模型的特点,选取自然数编码,建立合适的适应度函数,设置选择、交叉、变异等遗传算子,并选取工程实例进行优化求解,通过与传统方法的计算结果对比,验证了遗传算法用于供水管网优化的实用性。     

树状给水管网布置形式优化设计

以管网年费用折算值作为管段的权值建立目标函数,以基于破圈法及Mayeda-Seshu算法的列队竞争算法作为求解方法,用于进行树状给水管网系统的优化,并将该方法用于实例研究。结果表明:该算法既可以完全避免以往各种优化算法在进化过程中产生不可行解的弊端,又继承了普通列队竞争算法寻优速度快的优点,使得算法的计算效率显著提高,计算结果的准确性也得以保证。该优化算法的提出对树状给水管网布置形式优化设计具有重要意义。     

遗传算法实现农村树状供水管网的优化设计

为改善农村树状供水管网的管径设计方案,应用数学建模和最优化理论,提出在确定管网布置方案的基础上,采用整数编码的遗传算法,建立管径组合方案优化模型。以经济性作为目标函数,并结合实例,编制相应计算程序,对某一农村供水管网进行优化设计,与传统设计方案进行对比。结果表明,该优化设计方案在经济性和水力特性都优于传统的设计方案。     

灌区自压微灌独立管网系统优化设计研究

微灌管网系统由田间管网系统和骨干管网系统两部分组成,田间管网入口所需压力只与灌水器设计工作水头及田间管网允许水头差有关,因此两部分的优化问题是相互独立的。目前田间管网优化设计主要是在限定面积且布置已定的情况下进行支毛管管径组合优化。本研究在不限定管网系统面积的情况下建立了单向毛管田间管网、双向毛管田间管网及自压微灌骨干管网的优化设计数学模型,可同时完成相应管网的优化布置和优化设计且能得到最佳控制面积。利用解的不可行度对随机产生的初始种群进行选择以改善种群质量,利用罚函数法处理约束条件,应用遗传算法进行优化计算。结果表明:双向毛管田间管网在控制面积及单位面积投资两方面均优于单向毛管田间管网,推荐以双向毛管田间管网优化结果为基础进行骨干管网的优化,算法收敛性能稳定,具有较高的计算精度,此优化设计研究成果对自压微灌系统设计及区域管网优化设计具有一定的实际意义。     

基于SVMs-GA模型的微灌系统管网优化设计

为了优化农业管道输水灌溉中管网的组合方式,提高灌溉效益,节约灌溉成本,在不限定灌溉面积的假设下,以支、毛管的标准段数为决策变量,以系统允许的最大压力差和构成管网的最低管道数目为约束条件,以单位面积的管材成本最低为目标函数建立模型,采用支持向量机耦合遗传算法对模型进行求解,得到满足约束条件和目标函数的不同管径支管的标准段数最优组合。结果表明:当毛管双向铺设时,单位面积的管材成本达到最低,最低值为8 755.7 元/hm²,灌溉面积为24.15 hm²,管网水头差达到系统允许的97.6%~99.7%;与毛管单向铺设相比,每公顷的管材成本降低了6.5%,灌溉面积增加了103%。与已有文献相比,每公顷成本降低了5%,灌溉面积增加了23%。因此支持向量机耦合遗传算法可以较好地优化管网设计,为农业节水灌溉提供了可借鉴的依据。     

Optimal Design for Pressurized Irrigation Subunits with a Minimum Cost and Maximum Area for Uniformly Sloping Fields

The optimal design for pressurized irrigation subunits is a complicated problem that not only requires a confirmation of the layout but also requires a pipe diameter combination. Using a subunit with single lateral and a subunit with paired laterals as research objects, four mathematical optimization models were established to identify the optimal microirrigation subunit design. The optimization criteria were minimizing the annual total cost (C_T) and maximizing the subunit size (A); it was assumed that all the emitters have equal discharge, and only rectangular subunits were considered in this study. No allowable pressure differences allocation between the lateral and the manifold were made in this study, considering that there are many factors that affect the distribution ratio and the overall optimization of the subunit. A genetic algorithm was used to obtain the optimal design when simultaneously considering the layout and pipe diameters of the subunit. The results indicated that the investment cost (C_a) is the most important factor, and it makes up 43–66% of the C_T, followed by the water cost (C_w), which accounts for 28–49% of the C_T. A subunit with paired laterals is superior to a subunit with single lateral in terms of both the total cost and the control area. On the whole, with the increase in the lateral diameter, both the total cost and the control area will increase. With an increase in the emitter discharge, the total cost increases, while the control area decreases. The change of slope in the lateral direction has little effect on the total cost and control area. The method proposed in this study is applicable to the simultaneous optimization of the subunit in which the layout and area are undetermined, and it may provide a new path towards subunit optimization.

     

Multi- Objective Optimal Design of on- Demand Pressurized Irrigation Networks

In the context of water as an economic good, from the use of water, one can derive a value, which can be affected by the reliability of supply. On-demand irrigation systems provide valuable water to skilled farmers who have the capacity to maximize economic value of water. In this study, simultaneous optimization of on-demand irrigation network layout and pipe sizes is considered taking into account both investment and annual energy costs. The optimization problem is formulated as a problem of searching for the upstream head value, which minimizes the total cost (investment and energy costs) of the system. The investment and annual energy costs are obtained in two separate phases. Max–Min ant system (MMAS) algorithm is used to obtain the minimum cost design considering layout and pipe diameters of the network simultaneously. Clement methodology is used to determine flow rates of pipelines at the peak period of irrigation requirements. The applicability of the proposed method is showed by re-designing a real world example from literature.     

自压式树状管网神经网络优化设计

应用Hopfield神经网络模型的优化计算原理与方法, 建立了自压式树状管网神经网络优化设计模型, 并用计算机软件模拟方法求解. 研究表明: 人工神经网络法是快速求解自压式树状管网非线性规划模型的一种新方法, 结合两级优化算法可以实现树状管网全局最优设计.